import xyz.junerver.compose.ai.Provider
val openAiProvider = Provider.OpenAI(
    apiKey = "sk-xxxxxx",
    baseUrl = "https://api.openai.com/v1",
    model = "gpt-4o-mini"
)

Ru果你想切换到 DeepSeek，只需要把上面的对象换成 Provider.DeepSeek, 其它代码保持不变——这就是「统一管理」的威力所在。

val (
    messages,
    isLoading,
    error,
    sendMessage,
    setMessages,
) = useChat {
    provider = openAiProvider
    systemPrompt = "你是一个友好的 Android 助手"
}
// 发送文字
sendMessage
// 发送图片
sendMessage.withImage(
   prompt = "这张图里有什么问题？",
   base64Image = myBase64String,
   mimeType = "image/png"
)
// 重试Zui后一次回复
reload

情绪小注：每次点击发送后kan着加载动画那一瞬间，你会有一种「终于Ke以和模型对话」的激动感——这正是用户体验提升的关键所在。

AIOps 场景经常需要模型返回结构化数据，比如菜谱、任务清单。下面演示如何借助 JSON Schema 自动生成对象：

@Schema @Serializable
data class Recipe(
   @Description val name: String,
   @Description val ingredients: List,
   @Description val steps: List,
)
val (
   recipe,
   rawJson,
   isLoading,
   error,
   submit,
) = useGenerateObject {
   provider = openAiProvider
   systemPrompt = """
       你是一名专业厨师，请根据用户提供的信息生成符合上述 Schema 的菜谱。
       若信息不足，请自行补全并保持格式一致。
   """.trimIndent
}
// 调用示例
submit

这样一来你拿到的就是类型安全的 Recipe?, 完全Ke以交给 UI 渲染，而不必再写手动解析代码。

AIOps 往往伴随大量状态变geng，Ru果处理不当，hen容易导致页面卡顿。下面列出几个实战经验：

Simplify Recomposition Scope：

@Composable
fun ChatScreen {
   val  = useChat
   // ✅仅在 messages 改变时重新绘制列表
   LazyColumn {
       items { msg -> MessageItem }
   }
}

Avoid Storing Large Objects in rememberDirectly： Ru果一次性把整个 JSON 字符串放进 remember，会导致每次渲染dou拷贝大块内存。改用 derivedStateOf 按需取子字段。

Lazily Load Images： 使用 Coil 或 Glide 的 compose ，在 Image composable 中加入 placeholder 与 crossfade，可显著降低首次渲染耗时。

Differential Update for List Data： 利用 List.diff 或 SnapshotStateList 来只geng新变化项，而不是整体刷新。

一句话："把大的状态拆成小颗粒，用 remember + derivedStateOf 精细控制"

Apollo 大模型返回错误信息时往往hen长，为了让开发者geng快定位根因，我们推荐以下几招：

Add Logcat Tag:

// 在 Hook 内部开启日志开关
useChat { debugTag = "ComposeAI" }
Log.d
Log.d

Kotlinx Serialization + JsonPrettyPrint:

val prettyJson = Json { prettyPrint = true }.encodeToString
println

Troubleshoot Timeout:

Curl 命令先行测试 API 可达性，再回到 Android Studio 检查网络安全配置。

🚀: 每周dou有 Issue 跟踪，新功Neng预览版随时可拉取。

💬: 与 Hook 配合使用时不可或缺的工具链指南。

📝: 深入了解 recomposition 原理，为后续 打下理论基础。

🌝: 欢迎留言分享你的实践经验！

kan完上面的章节，你应该Yi经掌握了以下核心Neng力：

通过统一 Provider 把各种大模型接入同一套 Hook；

利用多模态 API 一键发送文字+图片；

Cleverly 使用 remember / derivedStateOf 把重组成本压到Zui低；

Smoothly 将模型输出映射为 Kotlin 数据类，实现类型安全 UI 渲染；

Simplify 调试流程，让错误信息不再埋藏深处。

真的，有时候kan到自己的代码成功召唤出答案，那种喜悦简直比拿到新手机还爽。别忘了把这些技巧写进团队内部文档，让新人也Neng快速上手，那才是真正意义上的「易用」。祝你玩得开心，也欢迎把自己的案例分享到评论区，一起推动 Android + AI 的边界！💡✨